La llegada de la nube ha hecho que las empresas estén ávidas de más datos. Aunque los datos son ciertamente fundamentales para la innovación, muchas organizaciones han perdido de vista el hecho de que la cantidad no lo es todo. De hecho, un gran número de empresas están recopilando muchos más datos de los que realmente necesitan para descubrir la información básica que desean.

Las consecuencias de esta situación son múltiples. No sólo aumenta los costes por tener que almacenar y procesar volúmenes tan grandes de datos, sino que también puede ser difícil encontrar los datos, que pueden ser enormes y desorganizados, y dar lugar a un número cada vez mayor de silos.

Additionally, once they have sourced the data, many organisations find that they can’t actually use that much of it, or at least not effectively, owing to a lack of context and biases, for example.

Beyond this, having so much data to sift through can ultimately be a distraction. After all, it can take significant amounts of time to dig into the data to get the answers they want and therefore impact a firm’s ability to be agile.

En consecuencia, las empresas deben adoptar un nuevo enfoque para evitar verse abrumadas por un exceso de datos, a menudo de mala calidad.

En el caso de las organizaciones de servicios financieros, por ejemplo, tienen que entender exactamente lo que la empresa está tratando de lograr y las preguntas subsiguientes que necesitan hacer de sus datos y encontrar una manera de responder a ellas con el conjunto de datos más pequeño posible.

En un mundo en el que a menudo se piensa que lo más grande es lo mejor, no hay que subestimar el poder de los datos pequeños, el mínimo conjunto de datos viable necesario para la tarea en cuestión. En cualquier caso, se necesitan los datos adecuados para obtener los resultados empresariales correctos.

Los fundamentos del small data

Entonces, ¿a qué nos referimos exactamente con «el conjunto de datos mínimo viable»? En pocas palabras, se refiere a la menor cantidad posible de datos que se necesita para que una organización pueda actuar con eficacia, como por ejemplo para alimentar los modelos que se han diseñado.

A la hora de definir cuántos datos son realmente, hay que centrarse en lo que necesita la empresa y en obtener datos limpios y de alta calidad. No hay que subestimar la importancia de los datos de alta calidad, ya que la calidad supera a la cantidad.

Un ejemplo de esto en la práctica es que si un banco empezara a vender hipotecas verdes, primero necesita saber a quién dirigirse y cómo. Para ello, necesitaría acceder a una pequeña cantidad de datos de alta calidad que le dieran las respuestas a esas preguntas, ayudándole a determinar qué personas tienen una necesidad o inclinación medioambiental y, por tanto, serían propensas a contratar una hipoteca verde en lugar de una tradicional.

Las empresas también deben determinar si tienen los datos que necesitan o si se beneficiarían de la integración de datos de terceros. Para muchas empresas, la falta de capacidades de integración de datos ha dificultado históricamente la integración de fuentes de datos externas y ha dado lugar a la creación de pantanos de datos adicionales.

Sin embargo, las arquitecturas de datos modernas, como el tejido conectivo, están preparadas para ayudarles a superar este problema. También conocido como tejido de datos inteligente, el tejido conectivo acelera y simplifica el acceso a los activos de datos en toda la empresa.

Accede, transforma y armoniza los datos de múltiples fuentes, bajo demanda, para hacerlos utilizables y procesables para una amplia variedad de aplicaciones empresariales. Por otro lado, las capacidades analíticas integradas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ayudan a las empresas a obtener más información de los datos pequeños, y a hacerlo en tiempo real.

Pequeños datos, grandes resultados

Adoptar un enfoque de small data ofrece a las empresas de servicios financieros una amplia gama de beneficios, incluida la reducción de riesgos. Esto se debe a que trabajar con una cantidad menor de datos mucho más relevantes en tiempo real permitirá a las empresas de servicios financieros recopilar información crítica mucho más rápidamente que si tuvieran que examinar grandes volúmenes de datos y podría permitirles detectar cualquier riesgo potencial más rápidamente.

Por ejemplo, si un banquero se centra únicamente en la venta de hipotecas, ver cada una de las transacciones de los clientes le llevará un tiempo precioso y obtendrá pocos resultados. Por el contrario, al poder acceder rápidamente solo a las transacciones y datos más relevantes, pueden tomar decisiones más informadas sobre a quién ofrecer hipotecas y las condiciones que deberían ofrecer, reduciendo así el riesgo.

Por lo tanto, este enfoque permite a los usuarios acceder más rápidamente a los datos y a la información, reduce los costes al disminuir la cantidad de datos que hay que almacenar y analizar y aumenta la agilidad. Además, el manejo de menos datos reduce el riesgo en torno al GDPR y la gobernanza de datos, así como el riesgo de robo de datos.

Calidad sobre cantidad

En última instancia, cuando se trata de datos, más grande no siempre es mejor. Lo importante es tener acceso a datos relevantes y de alta calidad para impulsar las iniciativas que realmente importan a la organización.

Si adoptan un enfoque de small data y se arman con la infraestructura de datos adecuada, las empresas podrán hacer mucho más con menos, obteniendo conocimientos más inteligentes y relevantes que les permitirán aumentar la eficiencia, reducir el riesgo y ser más ágiles, al tiempo que obtienen una visión de 360 grados de su negocio.

Esto no sólo permitirá a los que están en primera línea tomar decisiones más informadas y precisas, sino que también servirá mejor a los responsables de la empresa, que podrán obtener más información de un vistazo.

Por Chris Wilson

Chris Wilson es el director de ventas de la empresa de gestión de datos InterSystems.

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